Extraction et Modélisation de la cinétique du traceur en imagerie TEP pour la caractérisation des tissus tumoraux

Extraction and Modeling of the kinetics of the tracer in PET imaging for the characterization of tumor tissues

• Auteur / Autrice : Ines Ketata
• Direction : Frédéric Morain-Nicolier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences - STS
• Date : Soutenance le 06/12/2013
• Etablissement(s) : Reims en cotutelle avec ENIS Sfax-Tunisie/URCA
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences, technologies, santé (Reims, Marne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Reims, Marne ; 2004-....)
• Jury : Président / Présidente : Dorra Sallemi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ahmed Ben hamida, Frédéric Morain nicolier, Su Ruan, Nawres Khlifa
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mounir Sayadi, Yvon Voisin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse factorielle

Imagerie médicale -- Appareils et matériel

Mots clés libres

Image TEP

Quantifiaction TEP (SUVmax)

Analyse factorielle

Mesure de dissimilarités entre images

Localisation des tumeurs TEP

Quantification précoce (KFPQ)

TEP image

TEP Quantification (SUVmax)

Factor Analysis

Measure of dissimilarity between images

Tumor localization

Early quantification (KFPQ)

Résumé

Les travaux de recherche de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la caractérisation du cancer du sein dans le but de réaliser une nouvelle approche pour l'extraction et la modélisation de la cinétique du traceur en imagerie TEP. La mesure du taux de comptage d'un traceur dans une région d'intérêt (ROI) estimée au moyen d'une extension d'une Carte de Dissimilarité Locale à Valeurs Réelles (CDLVR) proposée en niveaux de gris et l'utilisation des modèles dynamiques comme la méthode d'Analyse Factorielle des Séquences d'Images Médicales (AFSIM) appliquée sur la ROI permettent la quantification automatique et précoce du métabolisme glucidique. Plus spécifiquement, il s'agit de déterminer un nouveau paramètre empirique KFPQ. Il est calculé à partir des deux compartiments obtenus dans la région d'intérêt tumorale et tel que évalué durant le premier passage du traceur 18F-FDG dans les images TEP précoces.

The research of this thesis proposes in the context of the breast cancer characterization in order to achieve a new approach for the extraction and modeling of the tracer kinetics in PET imaging.The measurement of the counting rate of a tracer in a region of interest (ROI) estimated using an extension of a Real Valued Local Dissimilarity Map (RVLDM) proposed grayscale and the use of dynamic models as the method of factor analysis of medical image sequences (FAMIS) applied on the ROI enable an automatic early quantification of glucose metabolism. More specifically, it is to determine a new KFPQ empirical parameter. It is calculated from the two compartments obtained in the region of interest and tumor as assessed during the first pass of the 18F-FDG tracer in the early PET images.